我国区域金融集聚发展评价研究

许毓坤，陈文雄，张庆武

(泉州经贸职业技术学院，福建 泉州 362000)

最早对区域金融集聚现象进行系统研究的是美国经济学家Charles Kindleberger（1974），他认为，金融中心具备规模经济效应和显著的聚集效应，它提高了企业跨地区支付和金融资源配置的效率。本文以区域金融企业为研究对象，利用主成分和因子分析方法对各省市区域内金融服务业集群的竞争力评价指标进行实证分析，并提出进一步提升金融服务业集群竞争力的对策与建议。

0 文献综述

最近几年，国内一些学者对区域金融集聚进行了研究。刘国宏（2007）构建了中国区域金融中心综合评价指标体系，并采用专家评分法、因子分析法、熵权法和平均加权法对国内29个重点城市进行了综合评价。钟心桃等（2009）认为金融集聚是金融发展到高级阶段的必然产物，而金融CBD则是金融集聚的具体体现。他还从金融地理学的角度出发，分析了广州金融机构空间分布的演变情况，并结合金融业的发展现实，探讨了广州金融集聚与金融CBD的发展思路。任英华等（2010）构建了金融集聚影响因素的空间计量模型，对我国28个省域金融集聚影响因素进行了实证研究。他的研究结果表明，我国金融集聚在省域之间有较强的空间依赖性和正的空间溢出效应；区域创新、经济基础对金融集聚的促进作用显著；对外开放初期对金融集聚有显著的正效应，随着时间推移，影响作用逐渐减弱；人力资本需要一个吸收和消化过程，才会对金融集聚发挥作用。石沛等（2011）利用Moran指数和地理加权回归模型，从空间依赖性和空间异质性两个方面阐释我国金融集聚程度、产业结构空间分布特征及两者在地理空间上的关联性。

1 对我国区域金融集聚发展现象的综合评价

1．1 金融集聚发展评价指标体系

构建科学、有效的金融集聚发展评价指标体系是客观评价一个地区金融集聚程度的关键。构建金融集聚发展评价指标体系必须遵循一定的原则。一是系统性原则，要注重对各个集聚因素进行综合评价。金融集聚发展受各种因素的影响，不但受到经济发展水平的影响，也受到区域金融发展水平的影响以及其他因素的影响。必须全面地评价各种因素对金融集聚的影响。二是科学性原则。评价指标必须能够准确地反映金融集聚发展的内涵，符合客观实际和科学理论。三是准确性原则。要求评价需要的数据来源真实可靠，评价的数据处理准确无误，以真实地反映金融集聚发展的实际情况。

根据构建评价金融集聚发展指标体系的原则以及我国区域经济发展的特点，并结合中国人民银行 《2010中国金融统计年鉴》和国家统计局《2010中国统计年鉴》的指标体系，确定了由15个指标构成的金融集聚评价指标体系，如表1所示 。

表1 影响中国金融集聚衡量指标体系

其中，FIR称为金融相关率 (Financial Interrelations Ratio)，由美国经济学家Raymond.W.Goldsmith提出，是指某国全部金融资产价值与该国经济活动总量两者对比的比值，即FIR=M2/GDP，表示经济货币化的程度。由于无法获得各省的M2，本研究中采用金融机构存贷款余额来代替M2。各指标数据来源于中国人民银行 《2010年中国金融统计年鉴》和各省市的地方统计年鉴。

1.2 主成份分析的基本原理

主成分分析（Principal Component Analysis）是一种降维的数据挖掘方法，1933年由霍特林Hotelling首先提出这种分析方法。通过研究变量之间相关系数矩阵的内部结构，找出能够控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，这是主成分分析方法的基本思路。通过这种分析方法浓缩信息，降低指标维度，简化指标结构，在尽可能减少主要信息损失的前提下，避免出现变量间多重共线性问题，使指标体系的分析更加简单有效。

2 各省市金融集聚程度的主成分分析

采用spss18对各省市金融集聚数据进行数据挖掘，输入各省市的金融集聚指标数据，并进行因子分析，分析结果如表2所示。

表2 解释总方差表

按照因子分析的原理，选取主成分的特征根值大于1或累计贡献率大于85%。由表2可知，前4个主成分特征根值大于1，Factor过程提取4个主成分。图1表示4个主成分的因子分析粹石图。表3表示旋转后主因子载荷矩阵。

图1 因子分析粹石图

表3 旋转后主因子载荷矩阵

从主因子载荷矩阵可以看出，第一主因子包括各省市人均国内生产总值、各省市FIR、各省市金融增加值与全国的金融增加值的比例、各省市FIR与全国的FIR的比例、各省市人均GDP与全国人均GDP的比例、各省市存贷款余额与全国存贷款余额的比例、各省市上市公司数与全国上市公司数比例等指标，主要刻画各省市金融与全国金融的相关性。第二主因子包括各省市金融内部效率、各省市金融外部效率等指标，主要刻画金融机构作为资金的吸纳和放贷部门转化资本的能力。第三主因子和第四主因子反映固定资产投资和保险深度。为了考察样本单位的金融集聚状况，并对其进行分析和综合评价，采用回归法求出因子得分函数。以每个主成分所对应的特征值λ占所提取主成分总的特征值之和∑λ的比例作为权重，计算主成分F的值。

根据计算的主成分值对其进行排序，排序结果如表4所示。

表4 各省市金融集聚指标主成份综合评价

采用SPSS进行因子分析，自动地对数据进行标准化处理。综合评价得分F值有正值和负值，综合得分F值的总和等于0。F分值大小反映各地区金融集聚程度的差异，F值大于0，说明综合指数在平均水平之上；反之，综合指数在平均水平之下。从表4可以发现，上海的主成分综合评价得分最高，西藏得分最低。金融集聚水平较高的省市有上海、北京、广东、浙江、江苏、山东、天津、辽宁、福建、四川10个省市，它们主要分布在我国泛渤海经济圈、大长三角经济圈、海峡经济圈、大珠三角经济圈等，这些区域经济实力较强，金融产业发展成熟，金融集聚程度较高。这说明区域金融集聚程度与经济发展水平、政府产业政策、金融生态环境、城市化水平等因素密切相关。

图2 2010年我国各省市金融业集聚发展比较图

采用GEODE软件把我国各省市金融业集聚程度反映在地图上，如图2所示。图2更为直观地表现了2010年各省市的金融集聚状况，有利于进一步分析金融业集聚的空间分布。图2中将各省市（重庆和四川合并表示）的金融集聚发展综合指数分为5类，用不同的颜色表明其所在的分类，颜色越深说明金融集聚发展综合指数的数值越高，金融业的空间集聚程度越显著。从图2中可以发现，各省市2010年金融业发展确实存在较大的空间差异和发展不平衡的特点，空间异质性趋势明显。从以北京为中心的泛渤海经济圈到以上海为中心的大长三角经济圈的金融业增长较快、产值较高，与毗邻省市相比较，它们的产业发展水平高和集聚能力强。东南沿海地区的金融集聚度也较强，从长三角到珠三角的江苏、上海、浙江、福建、广东5个省市，形成了东南部沿海金融集聚带。

3 结论及政策建议

本文从产业集聚发展的视角，对我国各省市金融业综合发展能力进行了分析和评价。从全国范围来看，经济对金融集聚有正向的促进作用，区域经济发达地区的金融业发展较快，金融集聚发展的综合水平较高。通过比较各省市的发展情况，发现我国金融业发展极不平衡，表现为一定程度的空间集群现象，呈现由东部向西部逐渐递减的发展状态。金融产业发展的区域不平衡与我国现阶段的金融、经济体制有很大的关系。

区域金融集聚可以促进区域经济发展，所以金融集聚中心的构建与战略选择需要依托适合的经济载体和产业政策，并且还需要国家政策的大力扶持。根据我国区域经济和金融业发展状况，政府应实施有差别的经济政策，以促进各区域的金融协调发展。政府应依据各区域的实际情况，制定相应的金融政策，提升区域金融市场的基础能力，建立区域性的金融市场构架。首先，结合国家西部大开发战略，在政府主导下，建立和发展区域金融中心，通过发展金融业来推动区域经济发展。根据区域优势和特点，合理配置金融资源，引导资金流向相应的产业和企业，形成特色产业集群。其次，对于经济发达的东部沿海地区，应注重金融制度改革，整合区域金融资源，支持中小企业融资，发挥金融服务地方产业发展和经济结构战略性调整的作用。最后，加快建立我国的国际金融中心。北京、上海、深圳等地区的金融业发展水平高，具有建立国际金融中心的经济基础。这些地区应根据国际金融中心的建设经验和发展模式，制定建设国际金融中心的发展路径和战略。

[1]杜朝运.海峡西岸经济区金融生态优化问题研究[M].厦门：厦门大学出版社，2008.

[2]沈体雁，冯等田，孙铁山.空间计量经济学[M].北京：北京大学出版社，2010.

[3]杜朝运.区域金融与经济发展协调的模型研究[J].厦门大学学报，2007（3）.

[4]史永东，武志，甄红线．我国金融发展与经济增长关系的实证分析[J].预测，2003（4）.

[5]许毓坤，张庆武.区域金融与经济发展关系的实证研究——以泉州市为例[J]．上海金融学院学报，2010（12）．

[6]许毓坤，李英伟，张庆武．金融机构流动性风险适应性预期预警研究[J].重庆电子工程职业学院学报，2011（3）.

[7]中国人民银行福州中心支行论.课题组.金融结构与金融效率的关系——基于福建省金融业的实证检验[J].福建金融，2010（6）.

[8]刘国宏.中国区域金融中心综合评价研究[J].开放导报，2011（3）．